作为3GPP WCDMA的语音编码候选方案,自适应多速率(AMR)语音编码是一种多模式集成的ACELP类语音编码方案。它可以根据无线环境和本地容量的需求,动态选择不同的编码模式,从而增强抗误码的能力,提高语音质量。随着3G业务的不断推广和普及,AMR将在语音通信中扮演越来越重要的角色。AMR的VAD算法主要基于子带能量和自相关函数,该算法在门限设定、基音检测和子带能量计算等方面存在不足,造成VAD检测性能下降,降低了编码压缩率,增加了系统负担。针对AMR的不足,并结合语音的声学模型,本文提出了一种基于短时能量、残差信号自相关和LSF参数的VAD算法。该算法分别从合成语音特征、语音激励特征、语音声道模型特征三个方面进行VAD判决,既汲取了AMR的优点,又弥补了它的不足。实验结果表明,该算法在低信噪比环境下具有更好的检测性能。同时,本文提出了一种基于MFCC和分形维数的VAD算法,该算法对400帧左右的短序列进行检测时表现出良好性能,但是参数更新方法尚不成熟,导致对较长序列进行检测时性能下降。AMR的丢帧隐藏技术存在以下几点不足,连续噪声帧后的第一个语音帧被错判为噪声帧,声道模型参数的恢复依赖于一组常量,基音周期参数完全由前一帧复制,这些不足导致解码端语音质量下降。为此,本文提出了新的第一语音帧构建方法和声道模型参数、基音周期参数的恢复方法,该方法弥补了AMR丢帧隐藏技术的不足,获得了更高的解码质量。